計(jì)量中的異方差性ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-11 11:35 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 在異方差性 ， 相反 ， 則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差假定 。 Glejser檢驗(yàn)的特點(diǎn)是 ： 不僅能檢驗(yàn)異方差性 ， 而且通過 “ 實(shí)驗(yàn) ” 可以探測(cè)異方差的具體形式 ， 這有助于進(jìn)一步研究如何消除異方差性的影響 。 異方差 。 利用 EViews軟件進(jìn)行 Glejser檢驗(yàn)的步驟為 LS y c x GENR lnx=log(x) LS lnE2 c lnx 運(yùn)行結(jié)果如下： 表 回歸結(jié)果 上述回歸方程表明利潤(rùn)函數(shù)存在異方差性 。 以上懷特檢驗(yàn) 、 戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)方法統(tǒng)稱為 殘差回歸檢驗(yàn)法 。 ARCH檢驗(yàn) （ 自回歸條件異方差檢驗(yàn) ） 如果在建模分析中所用樣本資料是時(shí)間序列數(shù)據(jù) ， 當(dāng)存在異方差性的時(shí)候 ， 可考慮用 ARCH(autoregressive conditional heteroskedasticity)方法檢驗(yàn) ， 設(shè) ARCH過程為 : 則 ARCH檢驗(yàn)的基本步驟如下： 1． 運(yùn)用 OLS方法對(duì)模型 模型變換法 模型變換法即對(duì)存在異方差性的模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖兞孔儞Q ，使變換后的模型滿足同方差假定 。 前提是要合理確定異方差性的具體形式 ， 這可以通過用帕克檢驗(yàn) 、 戈里瑟檢驗(yàn)等方法所提供的異方差的具體形式來(lái)確定 。 設(shè)模型為一元線性回歸模型： 記： 加權(quán)最小二乘法 (WLS) 加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型加權(quán) ， 使之變成一個(gè)新的不存在異方差性的模型 ， 然后采用 OLS法估計(jì)其參數(shù) 。 加權(quán)的基本思想是： 在采用 OLS方法時(shí) ， 對(duì)較小的殘差平方賦予較大的權(quán)數(shù) ， 對(duì)較大的殘差平方賦予較小的權(quán)數(shù) ， 以對(duì)殘差提供的信息的程度作一番校正 ， 提高參數(shù)估計(jì)的精度 。 加權(quán)最小二乘估計(jì)的 EViews軟件實(shí)現(xiàn)過程 ： EViews軟件的具體執(zhí)行過程為 (1)生成權(quán)數(shù)變量； (2)使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型； 命令方式 : LS(W=權(quán)數(shù)變量或表達(dá)式 ) y c x 菜單方式 : ① 在方程窗口中點(diǎn)擊 Estimate按鈕； ② 在彈出的方程說明對(duì)話框中點(diǎn)擊 Option進(jìn)入?yún)?shù)設(shè)置對(duì)話框； ③ 在參數(shù)設(shè)置對(duì)話框中選定Weighted LS方法 ， 并在權(quán)數(shù)變量欄中輸入權(quán)數(shù)變量 ， 然后點(diǎn)擊 OK返回方程說明對(duì)話框； ④ 點(diǎn)擊 OK， 系統(tǒng)將采用 WLS方法估計(jì)模型 。
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